R分组，计算非NA值答案

【问题标题】：R group by, counting non-NA valuesR分组，计算非NA值
【发布时间】：2016-12-14 19:02:59
【问题描述】：

我有一个散布着 NA 的数据框

toy_df
# Y  X1 X2 Label
# 5  3  3  A
# 3  NA 2  B
# 3  NA NA C
# 2  NA 6  B

我想按标签字段对其进行分组，并计算每个标签的每个变量中有多少非 NA 值。

desired output:
# Label Y  X1 X2
# A     1  1  1
# B     2  0  2
# C     1  0  0

目前我已经使用循环来完成此操作，但它速度慢且不整洁，我确信有更好的方法。

Aggregate 似乎已经完成了一半，但计数中包含 NA。

aggregate(toy_df, list(toy_df$label), FUN=length)

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【问题讨论】：

标签： r na

【解决方案1】：

我们可以使用data.table。将 'data.frame' 转换为 'data.table' (setDT(toy_df))，按 'Label' 分组，遍历 Data.table 的子集 (.SD) 并获取非 NA 值的 sum ( !is.na(x))

library(data.table)
setDT(toy_df)[, lapply(.SD, function(x) sum(!is.na(x))), by = Label]
#   Label Y X1 X2
#1:     A 1  1  1
#2:     B 2  0  2
#3:     C 1  0  0

或与dplyr 使用相同的方法

library(dplyr)
toy_df %>% 
      group_by(Label) %>%
      summarise_each(funs(sum(!is.na(.))))

或base R 选项，by 和 colSums 按逻辑矩阵的第 4 列分组 (!is.na(toy_df[-4]))

by(!is.na(toy_df[-4]), toy_df[4], FUN = colSums)

或者使用rowsum，除了使用rowsum 函数之外，使用与by 类似的方法。

rowsum(+(!is.na(toy_df[-4])), group=toy_df[,4])
#  Y X1 X2
#A 1  1  1
#B 2  0  2
#C 1  0  0

【讨论】：

【解决方案2】：

或者在基础R中

aggregate(toy_df[,1:3], by=list(toy_df$Label), FUN=function(x) { sum(!is.na(x))})

【讨论】：

【解决方案3】：

aggregate(cbind(toy_df$Y, toy_df$X1, toy_df$X2), list(toy_df$label),
          FUN = function (x) sum(!is.na(x)))

【讨论】：